Opencv 是否有可能找到逆径向畸变（cv2.无畸变点）的雅可比矩阵？
我正在编写相机校准算法，遇到了以下困难 给定针孔相机模型，径向畸变由以下方程建模 其中x，y是理想的归一化图像坐标，x_head是畸变后x的坐标 问题是如何求逆失真函数k1，k2，k3的偏导数 该方法也适用于多元连续可微函数Opencv 是否有可能找到逆径向畸变（cv2.无畸变点）的雅可比矩阵？,opencv,image-processing,computer-vision,Opencv,Image Processing,Computer Vision,我正在编写相机校准算法，遇到了以下困难 给定针孔相机模型，径向畸变由以下方程建模 其中x，y是理想的归一化图像坐标，x_head是畸变后x的坐标 问题是如何求逆失真函数k1，k2，k3的偏导数 该方法也适用于多元连续可微函数 也就是说，除非你在做一些定理证明工作，否则我猜你真的不需要逆雅可比矩阵来校准相机，也许你需要重新思考一下你的问题。你能详细说明如何找到逆函数dx/d k1，k2，k3基于反函数dx_head/d k1、k2、k3的雅可比矩阵读取链接的wiki页面。严格地说，在你的例子中，
也就是说，除非你在做一些定理证明工作，否则我猜你真的不需要逆雅可比矩阵来校准相机，也许你需要重新思考一下你的问题。你能详细说明如何找到逆函数dx/d k1，k2，k3基于反函数dx_head/d k1、k2、k3的雅可比矩阵读取链接的wiki页面。严格地说，在你的例子中，函数是不可逆的，因为域是3d的，编码域是2d的。您可以进行3d延拓，定义第三个因变量，例如z=k1+k2+k3